Das “Problem des Handlungsreisenden” wurde hier schon einmal 2016 als Video vorgestellt, siehe [1]. Heute möchte ich Euch eine wunderbare Webseite dazu vorstellen. Einfach:
Mein Traveling Salesman Problem als Animation (Klicken zum Vergrößern)
[1] … https://geoobserver.de/2016/05/17/traveling-salesman-problem/
[2] … https://de.wikipedia.org/wiki/Problem_des_Handlungsreisenden
Erst gestern [1] habe ich über Halle-Neustadt und seine Blocknummern berichtet. Auf Grund des vielfältigen Echos – Danke für das Feedback [2] – heute gleich noch ein Update:
Zur Karte: https://demo.geoobserver.de/HaNeu-BlockNr/#16/51.4775/11.9225 [4]
(Achtung, nicht optimiert für Mobile, ca. 35 MByte Daten)
Die Nummerierung der halleschen Neustadt folgt weitestgehend dem Uhrzeigersinn
[1] … https://geoobserver.de/2019/07/16/ha-neu-die-blocknummern/
[2] … https://www.facebook.com/plugins/post.php?href=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2Fdubisthalle%2Fposts%2F1098442783688933
[3] … https://download.geoobserver.de/histor_Block-Nr_Halle-Neustadt.zip
[4] … https://demo.geoobserver.de/HaNeu-BlockNr/#16/51.4775/11.9225
Update 17.07.2019:
https://geoobserver.de/2019/07/17/update-ha-neu-die-blocknummern/
Die 5th Avenue und ihre Nachbarstraßen waren bezogen auf ihre durchnummerierten Namen nie ein Problem, die Blocknummern von Halle-Neustadt (Ha-Neu) jedoch wurden immer kontrovers diskutiert. Für den in Halle-Neustadt groß gewordenen #geoObserver war das unproblematisch, man wusste einfach, wo die 600er Blöcke waren, oder die 400er. Und damit diese Informationen nicht verloren gehen, sollten wir sie bewahren. Ich hab sie nun erfasst, mit Hilfe einer wunderbaren Karte von Kartoprodukt Jörg Wilhelm, ca. 1991, ein wirklich seltenes Exemplar mit der Kombination von “neuen” Straßennamen und “alten” Blocknummern. Bemerkenswert auch die Vielzahl öffenticher Fernsprechapparate, naja, kurz nach der Wende eben 😉
Die Daten stelle ich gern als ESRI-Shape zur Verfügung. Die folgende Mini-Leaflet-Anwendung zur Vorschau zeigt die Daten [1], solltet Ihr Fehler oder Unstimmigkeiten feststellen, lasst es mich via Kommentarfunktion wissen, gern werde ich die Daten berichtigen.
[1] … https://demo.geoobserver.de/HaNeu-BlockNr/#16/51.4780/11.9204
[2] … https://download.geoobserver.de/histor_Block-Nr_Halle-Neustadt.zip
Das europäische Navigationsnetz Galileo kämpft seit Donnerstag mit ernsthaften Störungen, derzeit leider ist ein Totalausfall zu verzeichnen. Alle Satelliten befinden sich nach [1] im Status “NOT USABLE”, “NOT AVAILABLE” oder “TESTING”. Start des kompletten Ausfalls: 2019-07-12 01:50, erste Meldung: 2019-07-13 20:15 (lt. [1]). Dieser Fall sollte eigentlich nie eintreten. Drücken wir mal zusammen alle verfügbaren Daumen, damit das System bald wieder wie gewohnt arbeitet kann!
Screenshot: Satelliten-Status 15.072019, 7:20 Uhr (Quelle [1])
[1] … https://www.gsc-europa.eu/system-status/Constellation-Information
Nachdem immer mehr Nachfragen kamen, möchte ich nach [1] noch mal die Reports in QGIS 3 als neues interessantes Feature thematisieren. Wer mehr darüber erfahren möchte, dem seien diverse Videos auf Youtube und weitere Quellen der QGIS-Protagonisten empfohlen, hier eine kleine Zusammenstellung.
[1] … https://geoobserver.de/2019/04/12/qgis-tipp-reports-in-qgis3/
Gestern twitterte Steffen Seibert (@RegSprecher), dass ab sofort der Deutschlandatlas unter heimat.bund.de zur Verfügung steht und “Grundlage für die Arbeit der #Bundesregierung für gleichwertige Lebensverhältnisse” ist. 122 Seiten voll mit visualisierten Daten aus vielen gesellschaftlichen Bereichen, interessant zu lesen, online oder als PDF (43 MByte) verfügbar.
Zwei Dinge fallen auf:
Screenshot Deutschlandatlas (Quelle: [1])
[1] … https://online.flippingpages.de/live/deutschlandatlas-2019/
Es gibt aus Sicht der ESRI-Jünger sicher viele Superlative für die momentan stattfindende ESRI UC 2019, DIE Esri-User-Conference. Der #geoObserver grüßt von hier nach San Diego und wünscht den Teilnehmern viele GIS-belebende Erfahrungen. Ich hab mir sagen lassen, dass ein Auftritt von Jack D. schon was ganz Besonderes ist. Da verdienen Standing Ovations wohl wirklich diese Bezeichnung. Da beneide ich Euch wirklich.
Für alle, die nicht dabei sein können, man kann es auch live per Stream verfolgen, unter https://www.esri.com/en-us/about/events/uc/live
Momentan ist wohl gerade Pause, auch Esri-Jünger müssen mal ins Bett oder zur Bar 😉
(Screenshot, Quelle: https://www.esri.com/en-us/about/events/uc/live)
Ich bin wirklich ein OpenStreetMap(OSM)-Fan [1] . Einfach genial diese freie Weltkarte. Waren bisher die Kartendaten meist mit komplizierten Lizenzen und hohen Kosten verbunden, schafft OSM eine wunderbare Freiheit. Noch nie hatten wir derartige Möglichkeiten. Dafür Danke!
Mitunter bin ich dann aber doch am Verzweifeln, was wird denn nun eigentlich wie getaggt. Auf der Suche nach Trinkwasser-Stellen konnte ich Tags finden, die recht widersprüchlich erscheinen (Abb. 1). Was denn nun: Ist es Trinkwasser oder nicht? Bei der Recherche nach einer Erklärung bin ich auch auf verschiedene Aussagen im gleichen Wiki gestoßen. Während mir die Erklärung in Abb. 2 plausibel erscheint, finde ich in Abb. 3 entgegen gesetzte Aussagen, oder lese ich das falsch? Wenn nein, sollten die Tags und deren Anwendung überarbeitet und in den vorhandenen Daten korrigiert werden!? Wenn ja, vielleicht kann jemand diesen Widerspruch aufklären, gern in denn Kommentaren.
Abbildung 1: Trinkwasser – JA oder NEIN? Suche und Identifikation nach Trinkwasser-Stellen (Quelle: http://overpass-turbo.eu/s/Kx4 )
Abbildung 2: Plausible Erklärung
(Quelle: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/DE:Key:drinking_water)
Abbildung 3: Und hier das Gegenteil?
(Quelle: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/DE:Tag:amenity%3Ddrinking_water)
Momentan scheint das Thema einen kleinen Hype zu haben [5]. In [1] hatte ich bereits 2017 über die Erstellung von sogenannten Schwarzplänen berichtet. Leider gibt es die dort angegebene Quelle [2] nicht mehr bzw. ist diese deaktiviert. Um trotzdem aus den freien OSM-Daten Gebäude für Schwarzpläne zu generieren, bin ich auf die Suche gegangen. Bei QGIS und dem Plugin QuickOSM bin ich fündig geworden. Der Trick, im QuickOSM-Plugin kann via Overpass-Turbo-Abfrage direkt im QGIS der Planet OSM nach bestimmten Selektionen abgefragt werden (vgl. [3]), in unserem Fall für den Schwarzplan natürlich nach den Gebäuden. Nach einigen Versuchen in der Overpass-API war klar, Ways und Relationen mit dem Attribut “building” sollten das gewünschte Abfrage-Ergebnis bringen, die “auto-repair”-Funktion vervollständigte quasi ohne mein Zutun. Hier meine Overpass Turbo-Abfrage:
way
[building]
({{bbox}});
(._;>;); /*inserted via auto repair*/
out;
relation
[building]
({{bbox}});
(._;>;); /*inserted via auto repair*/
out;
Der Vorteil dieser Methode:
Alles kann in QGIS ausgeführt werden, ein Programmwechsel ist nicht nötig. Die Ergebnisse stellen in QGIS ganz normale Geodaten-Layer dar und können bei Bedarf in alle von QGIS unterstützen Geoformaten (Shape, GPKG, GeoJSON, PostGIS/PostgreSQL, …) exportiert werden.
QGIS/QuickOSM: Overpass-Turbo-Abfrage nach Gebäuden
QGIS: Ergebnis der Abfrage mit QGIS-Bordmitteln schwarz eingefärbt
Am Rand scheinen Gebäude zu fehlen, aber es wurde für den Screenshot etwas raus gezoomt. Im ursprünglichen Abfrage-Ausschnitt (bbox) waren die “fehlenden” Gebäude nicht angeschnitten
[1] … https://geoobserver.de/2017/03/02/osm-schwarzmalerei/
[2] … http://schwarzplan.der-geograph.de/ (veraltet)
[4] … https://de.wikipedia.org/wiki/Schwarzplan
[5] … https://www.spiegel.de/wissenschaft/datenlese/deutschlands-stadtgeschichte-in-karten-und-schwarzplaenen-a-1273220.html
[6] … https://blog.fbausch.de/schwarzplan-erstellen-mit-openstreetmap-daten/
Manchmal passiert mit den gleichen Daten Kurioses. Meine Runtastic-Aufzeichnungen vom LUMSA-Lauf am Dienstag in Halle werden in der gleichen App unterschiedlich interpretiert und visualisiert. Zwei Screens zeigen es richtig, der Dritte dreht wohl einfach mal durch!?
Gleiches Bild auch im Browser. @runtastic: was ist da mit Eurem Renderer los?
Dass die Daten korrekt sind, kann man annehmen, sonst würden ja alle Screens ein gleiches falsches Bild abgeben. Ich hab es trotzdem mal kontrolliert, die GPX-Daten* von Runtastic herunter geladen und in QGIS visualisiert. Bingo, Daten sind OK.
QGIS-Visualisierung zeigt auch: Daten OK.
* … die Daten des Laufes gern zur Nachnutzung 😉